百度首發(fā)量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具“量槳”,引領(lǐng)行業(yè)前沿技術(shù)布局
人工智能三要素:算法、算力、數(shù)據(jù),持續(xù)更進一步,讓AI的邊界不斷拓展。AI工業(yè)大生產(chǎn)時代到來,深度學(xué)習(xí)越來越肩負著人工智能技術(shù)突破與行業(yè)落地的重任。5月20日,“WAVE SUMMIT 2020”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會在線召開,作為中國深度學(xué)習(xí)技術(shù)極客的年度盛宴,該峰會由深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室與百度聯(lián)合主辦,而百度飛槳作為中國首個開源開放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺又一次迎來全平臺重磅升級。
百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室主任王海峰在峰會上分享到:“時代契機為飛槳的發(fā)展提供了最好的機遇,飛槳將與產(chǎn)業(yè)緊密融合,與開發(fā)者并肩前行!
(圖:百度首席技術(shù)官王海峰)
百度集團副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室副主任吳甜正式對外發(fā)布飛槳最新的全景圖,包含飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺和飛槳企業(yè)版兩部分。飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺部分,包含核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件與工具組件,持續(xù)開源核心能力,為產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)、科研創(chuàng)新提供基礎(chǔ)底座。同時,隨著企業(yè)應(yīng)用需求越來越強烈,飛槳升級產(chǎn)品架構(gòu),推出飛槳企業(yè)版,包含零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL和全功能AI開發(fā)平臺BML,助力各個企業(yè)進行AI創(chuàng)新。
(圖:飛槳核心框架架構(gòu)全景)
為了滿足時代與政策雙重作用下猛增的“智能化”快速轉(zhuǎn)型需求,飛槳此次全平臺全新發(fā)布和升級35項技術(shù)能力。飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺的升級與發(fā)布依舊側(cè)重“工業(yè)級應(yīng)用的極致體驗”和“持續(xù)布局深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)”兩大方向,繼續(xù)保持開源,讓深度學(xué)習(xí)從開發(fā)、訓(xùn)練到部署的全流程功能更加強大,更引領(lǐng)著前沿技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新。此外,飛槳還更完善地支持著產(chǎn)業(yè)實踐的落地與價值創(chuàng)造,作為契合時代的“技術(shù)底座”,為新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供重要支撐。
特別值得一提的是,峰會現(xiàn)場飛槳率先宣布支持復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持跨學(xué)科的機器學(xué)習(xí)研究。事實上,去年11月百度大腦就曾發(fā)布基于復(fù)數(shù)CNN網(wǎng)絡(luò)語音增強及聲學(xué)建模的“一體化”端到端建模技術(shù),前瞻性遙遙領(lǐng)先。此次峰會,百度再次基于復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),首發(fā)量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具量槳。飛槳賦能量子計算,成為國內(nèi)首個、目前也是唯一一個支持量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具的深度學(xué)習(xí)平臺。
(圖:飛槳發(fā)布量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具Paddle Quantum量槳)
通過量槳,開發(fā)者不僅可以輕松搭建簡潔的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還可以根據(jù)豐富的量子機器學(xué)習(xí)案例一步步組建所需模型。此外,由于飛槳已系統(tǒng)地擴展了包括復(fù)數(shù)變量、復(fù)數(shù)矩陣乘法在內(nèi)的多項底層功能,因此量槳可完美地支持量子電路模型,也支持通用量子計算相關(guān)的研究,具有極好的通用性以及拓展性。簡單來講,量槳的量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包括:量子開發(fā)工具集,量子化學(xué)庫,以及一系列優(yōu)化工具。與此同時,量槳還提供了量子機器學(xué)習(xí)、量子化學(xué)模擬以及量子組合優(yōu)化這三大核心量子應(yīng)用。除此之外,聯(lián)邦學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)也再次升級,為開發(fā)者提供強大的前沿開發(fā)工具組件,有力支持更多開發(fā)需求。
從開發(fā)、訓(xùn)練到部署,飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺為開發(fā)者帶來開發(fā)全流程體驗的提升。在開發(fā)方面,除了提升動態(tài)圖和高層API的能力外,飛槳還在圖像和語音領(lǐng)域新增3個端到端開發(fā)套件。其中,在圖像領(lǐng)域發(fā)布了工業(yè)級圖像分類開發(fā)套件PaddleClas,其深度優(yōu)化的ResNet50_vd識別準(zhǔn)確率可達82.4%;以及可實現(xiàn)“千萬級類別規(guī)!狈诸,并提供模型并行、自動混合精度訓(xùn)練的PLSC套件。目標(biāo)檢測開發(fā)套件PaddleDetection也在模型數(shù)量、精度、速度和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力方面進行了全面升級。同時,還在語音領(lǐng)域全新推出具有“快、輕、簡”優(yōu)勢的語音合成Parakeet開發(fā)套件。由于“端到端的開發(fā)套件”具有極易部署的重大優(yōu)勢,不僅可用于服務(wù)端的集成或服務(wù)化部署,并且其推理計算還能在移動端與邊緣設(shè)備上進行部署,所以一直以來被各行各業(yè)的企業(yè)開發(fā)者在“智能化”升級時所喜愛。
(圖:飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺全面升級)
持續(xù)升級的還有自然語言理解(NLP)端到端開發(fā)套件ERNIE。ERNIE通過在通用基礎(chǔ)模型上借助領(lǐng)域數(shù)據(jù)進一步構(gòu)建弱監(jiān)督任務(wù),并進行持續(xù)學(xué)習(xí),從而生成了多個“領(lǐng)域模型”,如法律領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等,可對專業(yè)內(nèi)容進行理解。而將這些領(lǐng)域模型用于有監(jiān)督的任務(wù)場景,即可得到各個領(lǐng)域的應(yīng)用模型。截止目前,ERNIE面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,已形成包含有通用模型、任務(wù)模型、輕量級模型,以及領(lǐng)域模型的NLP預(yù)訓(xùn)練模型集。
訓(xùn)練方面,新增自動混合精度訓(xùn)練能力,一行代碼就可以實現(xiàn)訓(xùn)練速度提升兩倍;通過重計算機制降低顯存占用,訓(xùn)練極深模型又好又;擴展了模型并行、彈性訓(xùn)練等大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力,更好滿足超大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的開發(fā)者需求。此外,還全新發(fā)布PaddleCloud云上任務(wù)提交工具,可快速匹配云上資源,提供云端訓(xùn)練資源。
而部署層面來講,飛槳提供多平臺、多場景、高性能的整體部署方案。此次除了持續(xù)夯實模型壓縮PaddleSlim、原生推理引擎Paddle Inference、在線部署框架Paddle Serving、輕量化預(yù)測引擎Paddle Lite等端到端部署核心能力,還全新發(fā)布國內(nèi)首個開源JavaScript深度學(xué)習(xí)前端推理引擎Paddle.js,用于小程序、網(wǎng)頁端部署。會上,飛槳聯(lián)合全球領(lǐng)先硬件廠商英特爾、英偉達、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀(jì)、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態(tài)合作圈,強強聯(lián)手,合力推動AI更快速的發(fā)展與落地。
在工具組件上,為了進一步提升開發(fā)者全流程開發(fā)體驗,飛槳全新發(fā)布PaddleX全流程開發(fā)工具,實現(xiàn)對“開發(fā)、訓(xùn)練、部署”全流程的打通,極大地方便了快速集成,大幅提升模型開發(fā)效率。目前,PaddleX已在各類AI應(yīng)用的快速開發(fā)中提供支持,如廣東電科院使用PaddleX開發(fā)智能巡檢,將原來6小時的巡檢流程縮短至15分鐘;以及虛擬現(xiàn)實內(nèi)容公司“指揮家”,在使用PaddleX實現(xiàn)VR應(yīng)用時,其開發(fā)效率提升了30%以上。
去年秋季深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上,飛槳發(fā)布的Master模式,此次也迎來全面升級,預(yù)訓(xùn)練模型更多、遷移學(xué)習(xí)能力更強。其中,在預(yù)訓(xùn)練模型方面,重點聚焦視覺預(yù)訓(xùn)練模型和NLP語義理解模型ERNIE。例如推出了視覺方面的超大規(guī)模的分類預(yù)訓(xùn)練模型、目標(biāo)檢測預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模視頻分類預(yù)訓(xùn)練模型等等。遷移學(xué)習(xí)工具方面,則新增DELTA、Deep Transfer Never Hurt、自動化超參搜索等多個最新技術(shù),提升應(yīng)用效果。企業(yè)開發(fā)者可以通過開源的PaddleHub和EasyDL應(yīng)用飛槳Master模式,僅用少量數(shù)據(jù)、簡單操作、更低成本,實現(xiàn)多場景下的優(yōu)異模型效果。
最后,飛槳的服務(wù)平臺升級為“飛槳企業(yè)版”。其中,EasyDL此次重磅發(fā)布業(yè)內(nèi)首個專注于AI開發(fā)領(lǐng)域的智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺EasyData,并在預(yù)訓(xùn)練模型、自動數(shù)據(jù)增強與超參搜索,分布式訓(xùn)練加速、端計算模型部署等4個方面進行升級。
不難感受到,飛槳一邊為“智能化”升級的產(chǎn)業(yè)實踐提供著全面且強有力的技術(shù)支持,一方面也在產(chǎn)業(yè)實踐過程中,實現(xiàn)技術(shù)能力的持續(xù)迭代、快速發(fā)展。在整個迭代進程中,飛槳針對不同開發(fā)能力及開發(fā)需求的個人開發(fā)者與企業(yè),進行全方位的賦能,不斷降低深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用門檻。本屆峰會,飛槳再次通過一系列的新動作,將深度學(xué)習(xí)在實際業(yè)務(wù)中落地部署的速度加快,而同一時間,中國“產(chǎn)業(yè)智能化”轉(zhuǎn)型進程、中國智造的創(chuàng)新方式也再次獲得巨大助力。
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